《科普》解析自动驾驶感知技术采用的学习方法

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来源：无人车情报局

今天主要想分享自动驾驶感知技术在探索的过程中，采用的传统方法和深度学习方法。传统方法不代表多传统，深度学习也不代表多深度。它们有各自的优点，也都能解决各自的问题，最终希望将其结合起来，发挥所有方法的优点。

1.感知系统简介

首先介绍下感知系统。感知可以被看作是对周围世界建模的过程，比如车辆在行驶过程中，需要知道其他物体的地理位置、速度、运动方向、加速度等各种各样的信息，自动驾驶系统接收这些信息之后，再通过后续的规划和控制模块来对车的运动做真正的调节。

感知可以类比为人类眼睛的功能，即观察周围世界的能力：

采用的传感器：激光雷达、照相机、毫米波雷达等。

帧信号处理：多传感器深度融合、物体分割、物体检测、物体分类。

物体追踪：当有多帧信息之后，可以推算速度、加速度、方向等更有意义的信息，甚至可以用多帧的信息调整物体分割的结果。

道路特征分析：对道路特征进行理解，比如交通信号灯、交通指示牌等。

感知可以认为是自动驾驶系统的基础部分，假如感知不到这个世界，就谈不上对这个世界做出反应，更谈不上后续的路径规划和车辆控制的过程。

2.2D物体检测

今天主要介绍关于物体检测部分，因为必须先有了准确的物体检测和分割结果，我们才能对物体做出准确的分类、追踪等。首先介绍下2D物体检测。

2D物体检测是指以2D信息作为输入（input）的检测过程，而典型的2D输入信息来自于照相机。

传统2D物体检测方法及缺点

传统的 2D 信息检测方法是使用检测框遍历图片，把对应的图片位置抠出来之后，进行特征提取，用 Harris计算子检测角点信息，Canny计算子检测边缘信息等。物体特征被提取并聚集在一起后，通过做分类器（比如SVM），我们可以判断提取的图中是否存在物体，以及物体的类别是什么。

但传统 2D 物体检测方法存在不足：

检测物体时，需要预置检测框，对不同物体需要设置不同的检测框。

自动驾驶需要高级的组合特征，而传统方法提取的特征维度比较低，对后续的分类会造成比较大的影响。

基于深度学习的2D物体检测

卷积神经网络的出现，解决了部分传统2D物体检测方法的不足。

卷积神经网络首先是多层感知机加卷积操作的结合，它的特征提取能力非常不错。因为卷积神经网络经常会有几十、上百个卷积，使其具备高维特征提取能力。

其次，通过 ROI pooling和RPN，整张图可以共享同样的特征，物体检测时不用遍历整张图片，还可以在单次操作中对图片中所有物体进行检测。这种检测方法使物体检测模型真正具备了应用于实际场景中的性能。

目前基于卷积神经网络的2D物体检测有两类分支：

Anchor Based Methods：跟传统方法比较类似，先预置检测框，检测过程则是对预设框的拟合过程。

RCNN（fast，faster）

SSD（DSSD）

YOLO（v1，v2，v3）

RetinaNET

Anchor Free Methods：直接对照特征金字塔的每个位置，回归对应位置上，判断物体是否存在、它的大小是多少等。这类方法是2018年底开始大量出现的，也是未来的一个发展方向。

CornerNet

FSAF

FCOS

这是路测场景中的一个真实检测案例（上图），2D 物体检测已经应用于检测路面上一些小物体。

同时远距离物体检测也是2D物体检测中关注的重点。受限于激光雷达和毫米波雷达的物理特征，远距离物体缺乏良好的检测效果，而照相机在这方面比较有优势，可以和其他的检测方法进行互补。

2D物体检测面临的问题

物体相互遮挡

但是采用照相机做 2D 物体检测不可避免要面临一些问题。因为照相机回馈的图像只有两个维度，当两个物体堆叠时，对一个神经网络而言，图像的特征就比较聚集。

一般做物体检测的过程，会用一些非极大值抑制的方法，对检测结果进行后处理，当特征结果非常密集的时候，这种方法往往会受到影响。

成像质量波动

照相机是可见光设备，因此会受到光照强度的影响，成像质量出现波动。但我们总是希望图中的特征不管是在哪个位置，都能得到足够的表达。

例如，2D图像中远处的车灯和路灯很难区分开，导致可能都被检测为车或者路灯。在这种情况下，特征总会难以区分。

测距

另一个的问题就是测距问题。因为照相机是被动光源的设备，它不具备主动测距的能力。

如果希望借助照相机进行物体测距，就需要做很多的假设或者求解一些病态的数学问题，用以估算车与物体的距离。但这个结果通常不如主动测距设备的结果，比如激光雷达和毫米波雷达。

3.3D物体检测

正是因为照相机存在上面提到的问题，所以我们物体检测也使用了其他的传感器，将它们的结果共同结合起来，最终达到更可靠的检测效果。

什么是3D物体检测？